发布时间:2023-11-17 08:30
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本文转载自新智元(AI_era)。
新智元报道
来源:towardsdatascience 作者:Daniel Bourke
编译:小潘同学 整理:张佳
我曾在Apple Store工作,直到我想做出一些改变。而改变就从搭建我在Apple Store所提供的技术作为开端。
我开始研究机器学习和人工智能,但这个开端的门槛真的太高了。几乎每周Google和Facebook都会发布一种新的AI科技来加速现有技术或者提高我们的用户体验。
自动驾驶虽然是一个很好的方向,但它对于我来说并非一个好的选择。首先我对驾驶并不着迷,而且这个领域也存在一定的危险系数。
虽然AI技术无处不在,但仍然很难给它赋予一个被广泛认可的定义。一些人认为,深度学习就是AI,但是一些人则提出,除非它通过了图灵测试,否则它不能被定义为AI。缺乏准确的定义,让我在开始阶段举步维艰。学习一个拥有多重定义的知识领域真的太难了。
我是如何开始我的AI征途的?
一开始,我和我的朋友一起建立了一个网络创业公司,但不久它就倒闭了,我们的失败源于缺少想法。但在这个过程中,越来越多的ML和AI领域的知识开始进入我的视野。
“计算机可以为我学习?“我持怀疑态度。一次偶然的机会让我接触到Udacity的深度学习纳米学位,一位名叫Siraj Raval的人出现在他们的宣传视频中,视频中的他极具感染力。虽然我并不满足他们最基本的要求(在那之前,我连一行的python代码都没写过),但是我还是注册了会员。
Siraj Raval
距离开课三周之前我给Udacity的客服发邮件询问退款政策,那时的我很害怕自己无法完成课程,但最终我没有选择退款,相反的,我在规定时间内完成了课程。这个过程困难重重,我提交的第一份作业比规定时间晚了四天,但是学习全球最重要技术之一所赋予我的那种成就感让我勇往直前。
完成了深度学习纳米学位以后,我面临3个选择:Udacity的AI纳米学位、自动驾驶纳米学位或者机器人纳米学位。这些都是不错的选择,但我再一次陷入迷茫。
还是那个问题:“接下来,我该何去何从?”
在我获得深度学习纳米学位的过程中,我拥有了该领域的基础知识。现在,我需要学习下一门课程,而它应该是什么呢?
自学AI硕士课程
我从未想过回学校继续学业,因为我没有十万美元来支持我读一个硕士学位。像一开始一样,我向我的“导师” Google 寻求帮助。即使在没有该领域任何先验知识的情况下入坑深度学习,我也并不满足于只学习AI的冰山一角,我想要攀登上它的顶峰。
Trello是我的私人助理/课程协调员
在学习了一系列课程以后,我在Trello将我感兴趣的课程列了出来。我深知在线学习课程的辍学率很高,但我不会让自己成为其中的一员。我心中坚守着一个目标。
为了对自己负责,我开始分享我在线学习之旅。我发现,这不仅可以帮助我锻炼如何分析我所学习的知识,还可以帮助我结识一群志同道合的朋友。然而,我的朋友仍然认为我是AI领域的一个门外汉。
我开源了我的Trello (https://trello.com/b/tyHAvpcY/online-ai-masters-degree),并写了一篇关于我这一路走来的励志博客。现在的课程设置和我那时的有了一些改变,但是依旧相关。我每周都会登录几次Trello并记录我的进度。
获得工作
我是一个澳大利亚人,而AI的大事件几乎都在美国上演。所以我做了一件最合逻辑的事情,买了一张前往美国的单程票。我已经学习了一年,我认为现在到了我开始实践技能的时候了。我的目标是进军美国并在那获得一份工作。
随后,Ashlee在领英(LinkedIn)上对我说:“嘿,我看过你的帖子,它们真的很酷,我想你应该和Mike见一面。” 随后我和Mike会面了。
我给他讲了我在网上学习的故事、我对健康科技(Healthtech)的热爱以及前往美国的计划。他对我说:”你最好在这里住一年左右,看看你能找到什么,我想你会希望认识Cameron的。”
然后我又和Cameron见面了。我们聊了当初我和Mike聊的类似话题:健康、科技、在线学习、美国。Cameron说:“我们正在做一些健康问题相关的研究,你是否可以考虑星期四来公司看看?”
星期四终于到了,我很紧张。但是有人曾经告诉我紧张与激动的本质是一样的,于是我激动起来。我花了一天的时间与Max Kelsen团队会面,并讨论了他们正解决的问题。
两周过后,首席机器学习工程师Athon和首席执行官Nick邀请我一起去喝咖啡。Nick问:“你是否考虑加入我们的团队?” “当然,”我说。我的美国航班推迟了几个月,继而我购买了返程机票。
学会如何让工作成为你的名片
我知道在线学习是一种非常规的学习方式。我申请的所有职位都要求申请者有硕士学位或者某些技术性的学位。我不满足这两个要求中的任何一个,但是我却具备从众多在线学习课程中学习到的技能。
一路走来,我在网上分享我的工作。我的Github包含了我所完成的所有项目。我Linkedln主页里也堆积如山。在与同行讨论我在YouTube和Medium的文章中学到的知识的过程也锻炼了我的沟通交流能力。我从未向Max Kelsen递交过简历,却从他们那收到了“我们看到了您的Linkedln个人资料”的回馈。我的履历就是我的个人简历。
无论你是在线学习还是在读硕的过程中学习,能够将所完成的工作总结为一个作品集,就像在升级打怪的过程中积攒装备一样,是非常重要的。
当你具备了ML和AI技能以后,你要学会如何向他人展示自己。现在已经不再是酒香不怕巷子深的年代了。无论是在Github,Kaggle, Linkedln还是在你的博客上,你要拥有一个让他人发现你的平台。此外,能够在网络上有自己的一席之地会给你带来无限的乐趣。
你该如何开始?
你要到哪里学习这些技能而哪些课程又是最好的选择呢?
我不能给你一个最好的答案。因为这要因人而异。一些人可以从书本中找到答案,而另外一些人却更喜欢看视频学习。
相比较于如何开始,更重要的一个问题是为什么要开始?
多问问自己为什么:为什么你想学习这些技能?你想要挣钱么?你想做一个缔造者么?你想做点与众不同的事儿么?这些问题没有统一的答案,它们都可以成为正当的理由。
从问为什么开始,因为“为什么”永远比”如何做“更加重要。以”为什么“作为你的开端,可以在事情变得艰难时,引领你朝最初的目标努力,提醒自己不忘初心。
现在心中已经有了那个问号是么?好的,那是时候开始学习真正的技术了。我只能依据我的经验推荐给你们一些课程(有先后顺序):
Treehouse — Introduction to Python
DataCamp — Introduction to Python & Python for Data Science Track
Udacity — Deep Learning & AI Nanodegree
Coursera — Deep Learning by Andrew Ng
fast.ai — Part 1(很快会有Part 2)
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